수리통계학 Ⅰ

이 강의에서는 확률, 확률 분포, 확률 벡터, 점근분석 그리고 통계적 추론과 같은 수리통계학의 기본적인 개념을 소개한다.

1.	수리통계학 Ⅰ	수리통계학 입문
2.	1. 확률과 확률분포	1.1 서론 1.3 확률집합함수 1.4 조건부 확률과 확률적 독립성
3.	1. 확률과 확률분포 mATHEMATICAL STATISTICS I	1.4 조건부 확률과 확률적 독립성 1.5 확률변수 1.7 연속형 확률변수
4.	1. 확률과 확률분포	1.8 확률변수의 기대값 ~ 1..9 특수한 기대값
5.	2. 다변량 분포	2.1 두 확률변수의 분포 ~ 2.2 변환 : 이항 확률변수
6.	2. 다변량 분포	2.3 조건부 분포와 기댓값 ~ 2.4 상관계수 2.5 독립인 확률변수 ~ 2.6 여러 확률변수로의 확장
7.	2. 다변량 분포 3. 몇가지 특수한 분포	2.7 변환 : 확률 벡터 ~ 3.1 이항분포와 관련분포들
8.	3. 몇가지 특수한 분포	3.3 감마, 카이제곱, 그리고 베타분포
9.	3. 몇가지 특수한 분포	3.4 정규 분포
10.	3. 몇가지 특수한 분포	3.5 다변량 정규 분포 3.6 t분포와 F분포
11.	3. 몇가지 특수한 분포 4. 일치성 그리고 극한 분포	3.6 t분포와 F분포 4.1 함수의 기대값 4.2 확률수렴
12.	4. 일치성 그리고 극한 분포	4.2 분포수렴
13.	4. 일치성 그리고 극한 분포	4.4 중심극한정리 4.5 다변량 분포로의 점근
14.	5. 기초적인 통계적 추론	5.1 표본추출과 통계치 5.2 순서 통계량